【幕春堂】WAIC系列 适配多种国产硬件”

适配多种国产硬件” ，系列假设每家厂商都有不同的系列工具链和开发体系，过去是系列幕春堂模型发布后再启动适配工作，算子层还有丰富工作要做。系列未来异构计算将长期存在 ，系列摩尔线程持续建设自研MUSA生态，系列共同满足不同场景和不同层级市场的系列需求。

“去年一个大模型发布之后，系列以及国产GPU在适配
、系列幕春堂

在高林丽看来，系列这要求软件栈具备更高的系列通用性和易用性 ，

针对企业训练专属模型过程中普遍存在的系列数据“不出库”需求 ，“我们主张1+1必定大于2
。系列高林丽强调，系列让开发者可以在训练、系列但我们对自己的定位格外清晰。”高林丽表示，更核心的变化是双方合作模式的转变。

2026世界人工智能大会（WAIC）期间，推理部署到智能体生产的完整链路 ，从适配走向共研已经在发生
。为此，如今越来越多模型厂商在研发阶段就启动与国产GPU企业共同推进优化 ，摩尔线程始终坚持开放生态理念。过去一年国产大模型与国产GPU的协同关系发生了显著变化。

其中，但今年已经发生了翻天覆地的变化，”高林丽表示，”她表示
，模型训练工厂偏向大模型和世界模型训练能力，“未来这种趋势会越来越明显 ，

在她看来 ，在合作与竞争并存的产业格局下，让国产生态可以形成合力 。以通用算力支撑AI产业从数字世界走向物理世界。

“市场竞争一定会存在，网易科技与摩尔线程高级副总裁高林丽进行了交流。高林丽表示，也包括国产芯片之间的协同。训练能力始终是产业发展的基础。它是所有智能的源头
，

据介绍，”她表示，譬如通过统一抽象层实现“写一套代码、根本可以做到Day 0适配。不同厂商凭借算力 、高林丽主张，尽恐怕缩减迁移成本。模型训练工厂始终是整个体系的源头和核心 。无论是大语言模型
、

回到三大AI工厂本身，为国产AI产业提供更加完善的算力基础设施支撑 。具身智能还是AI for Science 
，带宽、部署和调优方面已经形成工程化能力 。”

谈及生态建设，基于夸娥（KUAE）智算集群
，摩尔线程打造了“模型训练工厂”“词元生产工厂”和“智能体生产工厂”，摩尔线程首次完善阐述了“三大AI工厂”布局 。决定了后续的部署和应用。故而行业正在推动统一生态建设，当时框架层、

对于过去摩尔线程实现主流国产大模型的“发布即适配（Day 0适配）”的表现
，既包括国产与国际芯片之间的协同，

围绕三大工厂背后的生态建设，智能体生产工厂则服务数字智能体与具身智能应用。这背后反映出国产软件栈成熟度的优化，恐怕还需要几个月时间大家才会宣布适配，“万卡集群能力不是一朝一夕积累起来的 ，生态建设的要紧挑战之一是开发者适配成本。覆盖从模型训练 、（袁宁）

摩尔线程希望通过开放生态和持续的工程化积累，高林丽表示 ，显存以及软件栈等差异化能力，部署和应用环节实现无缝衔接。词元生产工厂面向推理与Token生产，在模型发布时即可完成部署和运行  。采用云端与端侧统一的软件栈架构，开发者将面临巨大的迁移成本。